人工智能产业链(八)-计算机视觉行业全面深度研究报告

　　1、计算机视觉行业概述与技术框架

　　计算机视觉作为人工智能的核心分支，本质上是通过计算机模拟人类视觉系统的科学，旨在赋予机器"看"和"理解"数字图像或视频的能力。其技术体系包括从图像获取、预处理、特征提取到检测/分割和高级处理的完整流程。随着深度学习技术的突破，计算机视觉已从实验室走向广泛产业应用，成为连接物理世界与数字世界的重要桥梁，在智慧城市、工业自动化、医疗影像等领域的价值日益凸显。

　　计算机视觉的技术框架可划分为五大研究方向：计算成像学专注于相机成像原理及现代相机的完善，推动超分辨率相机等新型设备发展；图像理解让计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界的功能，包括浅层理解（图像边缘、特征点）、中层理解（物体边界、区域）和高层理解（识别、检测、分割）；三维视觉研究如何通过视觉获取三维信息并进行理解，广泛应用于机器人、无人驾驶等领域；动态视觉分析视频或图像序列，模拟人处理时序图像的能力；视频编解码则对视频信号进行压缩和传输，支撑视频通信和存储应用。这些技术相互交织，共同构成了计算机视觉的完整技术体系。

　　表：计算机视觉技术分类及主要应用领域

　　技术类别

　　主要研究内容

　　典型应用场景

　　计算成像学

　　相机成像原理、现代相机完善、新型相机开发

　　超分辨率相机、特殊成像设备

　　图像理解

　　图像识别、目标检测、图像分割

　　人脸识别、医疗影像诊断、工业质检

　　三维视觉

　　三维信息获取、点云处理、三维重建

　　自动驾驶、机器人导航、虚拟现实

　　动态视觉

　　视频分析、目标跟踪、行为识别

　　智能监控、自动驾驶、人机交互

　　视频编解码

　　视频压缩、传输、存储

　　视频会议、流媒体、安防监控

　　从产业链位置来看，计算机视觉处于人工智能产业的关键技术层，具有承上启下的重要作用。它既是底层芯片、算法、数据的直接应用者，又是支撑上层多样化应用场景的技术赋能者。随着技术标准化程度提高，计算机视觉正逐渐成为数字经济时代的基础设施之一，其发展水平直接关系到国家人工智能整体竞争力。中国在计算机视觉技术层和应用层具有全球竞争优势，商汤科技、旷视科技等企业在国际计算机视觉竞赛中多次斩获佳绩，体现出中国在该领域的强大创新活力。

　　2、计算机视觉产业发展现状与规模分析

　　计算机视觉行业近年来经历了全面爆发式增长，已经从技术探索阶段快速进入产业化规模化应用阶段。根据行业统计数据显示，2024年全球计算机视觉中的人工智能市场规模已达到440.76亿元人民币，中国市场达到92.12亿元人民币，成为全球最具活力和增长潜力的区域市场。预计到2030年，全球计算机视觉中的人工智能市场规模将增长至1345.02亿元人民币，预测期间复合年增长率高达20.44%，显示出行业持续强劲的增长势头。

　　中国计算机视觉市场增长尤为迅速，根据不同统计口径，2025年中国计算机视觉核心产品市场规模有望达到1873亿元人民币，而带动的相关产业市场规模将达到5771亿元人民币。这种高速增长主要受益于国家政策支持、深度学习算法进步以及广泛应用场景需求爆发的三重驱动。中国政府高度重视人工智能产业发展，连续出台多项扶持政策，将人工智能列为国家战略性新兴产业，为计算机视觉产业创造了优越的发展环境。

　　从市场结构来看，目前计算机视觉最大的应用领域为安防影像分析，占比超过60%；其次是广告营销，占比18.1%。这种应用结构与中国强大的公共安全需求和发达的互联网产业密切相关。随着技术不断渗透，计算机视觉在医疗、教育、金融、工业制造等领域的应用比例正在稳步提升，应用结构日趋均衡多元化。特别是在工业质检领域，计算机视觉能够大幅提升检测效率和准确性，帮助企业降本增效，已成为制造业转型升级的重要技术支撑。

　　在竞争格局方面，中国计算机视觉行业呈现多层次竞争生态。互联网巨头厂商凭借强大的技术实力和市场影响力占据一席之地；传统安防转型厂商凭借在安防领域的深厚积累，正逐步向计算机视觉领域转型；AI领先创业厂商则凭借创新技术和灵活的市场策略，快速崭露头角；而AI垂直领域厂商则专注于特定行业或领域的深度应用，展现出独特的竞争优势。当前，商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技（"AI四小龙")以及海康威视、大华股份等传统安防巨头共同构成了行业的第一梯队。

　　表：中国计算机视觉企业技术及应用领域布局

　　企业名称

　　技术优势

　　主要应用领域

　　商汤科技

　　物体检测、身份认证、图像聚类、真人检测、肖像美颜

　　城市治理、医疗、汽车、家居、企业应用

　　旷视科技

　　人脸识别、视频结构化、智能计算摄影学

　　城市治理、企业应用、智能制造、物流

　　云从科技

　　人脸识别、视频结构化、物体检测、光学字符识别

　　金融、安防、交通、商业

　　依图科技

　　人脸识别、图像识别、视频分析、多模态融合

　　安防、医疗、金融、汽车

　　海康威视

　　视频监控、图像处理、目标检测与识别、智能分析

　　安防、智慧城市、工业制造

　　从区域分布来看，中国计算机视觉产业主要集中在华北、华东和华南地区，这些区域拥有完善的数字基础设施、丰富的人才资源和创新的市场环境，形成了北京、深圳、上海、杭州等多个计算机视觉产业集聚区。这些地区在政策支持、产业生态、应用场景等方面各具特色，推动计算机视觉产业实现集群化发展。

　　3、计算机视觉产业链深入剖析

　　计算机视觉产业链条清晰，可分为基础层、技术层和应用层三个主要环节。基础层提供计算能力、算法模型和数据资源；技术层将基础能力转化为具体的计算机视觉技术；应用层则将技术应用到具体行业场景，解决实际问题。这三层相互关联，共同构成完整的计算机视觉产业生态。

　　3.1 基础层分析

　　基础层是计算机视觉产业的基石，主要包括硬件支持（芯片、传感器、镜头等）、算法支持（机器学习算法、开源框架等）和数据集。在硬件领域，AI芯片是计算机视觉系统的"心脏"，决定着计算效率和性能。目前，GPU（图形处理器）因其并行计算优势，仍是AI训练芯片的首选，市场主要由英伟达和AMD主导，两者形成双寡头垄断格局。在云端推理市场，FPGA（现场可编程门阵列）和ASIC（专用集成电路）因低功耗、高效率优势占比不断提升。国内企业在AI芯片领域尤其是GPU和FPGA方面与国际巨头差距明显，但在ASIC芯片领域，寒武纪、地平线等企业已在特定场景实现突破，缩小了与国外领先企业的差距。

　　算法框架是计算机视觉发展的核心推动力。目前国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的TensorFlow、脸书的PyTorch等，美国在该领域占据绝对主导地位。国内百度推出的PaddlePaddle、腾讯的Angle等开源深度学习平台正在快速发展，但生态建设和用户体验方面与国际顶级产品仍有差距。数据是训练计算机视觉算法的"燃料"，中国凭借庞大的用户基数和经济规模，在数据资源方面具有天然优势，为算法训练和优化提供了丰富养料。然而，数据质量参差不齐、标注标准不统一、数据流通壁垒等问题仍制约着计算机视觉产业的健康发展。

　　在视觉采集硬件方面，镜头、相机、图像采集卡等设备也十分重要。欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区的企业在高端传感器市场具有明显优势。中国也涌现了诸如汇顶科技的指纹传感器等产品，但整体产业布局单一，在高端视觉传感器领域仍需依赖进口，成为产业链中的薄弱环节。

　　3.2 技术层分析

　　技术层是计算机视觉产业的核心环节，主要涉及生物特征识别、物体与场景识别、光学字符识别和视频对象提取与分析等技术的研发和应用。中国在技术层具有较强的国际竞争力，尤其在人脸识别、视频结构化等技术的落地应用方面全球领先。商汤科技、旷视科技等头部企业在物体检测识别技术方面表现突出，多次获得国际竞赛冠军。

　　技术层的企业主要分为两类：一类是垂直型AI企业，专注于计算机视觉技术的研发和创新；另一类是综合型科技巨头，将计算机视觉作为其AI技术矩阵的重要组成部分。这些企业通过提供视觉技术平台、视频识别、图片识别和模式匹配等服务，为下游应用层提供技术支撑。计算机视觉技术已从单一的技术能力，发展为融合多种AI技术的解决方案，如与自然语言处理、知识图谱等技术结合，提供更全面的AI服务能力。

　　中国计算机视觉企业的技术主要布局在图像理解、视频编解码和动态视觉领域。图像理解包括人脸识别、物体检测、视频监控等，是商业化应用最成熟的技术方向；动态视觉包括视频分析、目标跟踪等，在安防、自动驾驶等领域应用广泛；视频编解码包括视频编解码、视频检索等，随着5G和超高清视频发展，重要性日益凸显。这三个技术方向相互促进，共同推动计算机视觉技术不断向前发展。

　　3.3 应用层分析

　　应用层是计算机视觉技术与行业需求结合的层面，也是市场规模最大的环节。计算机视觉技术目前已广泛应用于智慧城市、智慧安防、智慧物流、智慧金融、智慧商业等多个领域。随着技术成熟和成本下降，应用场景正从过去的商业应用扩展到机器人、工业自动化、自动驾驶、农业机器人等全新领域，为这些行业的发展提供有力的技术支撑。

　　在安防领域，计算机视觉技术实现了人脸识别、车辆识别、行为分析等功能，大大提升了安防效率。中国AI+安防技术、产品和解决方案已引领全球产业发展，海康威视和大华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。在金融领域，计算机视觉技术在人脸识别开户、刷脸支付、远程身份认证等场景广泛应用，提升了金融服务的安全性和便捷性。在医疗领域，计算机视觉技术在医疗影像诊断方面展现出巨大潜力，能够辅助医生进行病灶识别和诊断，提高诊断准确率和效率。

　　在零售领域，计算机视觉技术实现了无人商店、智能货架、消费者行为分析等创新应用，推动零售业向数字化、智能化转型。在工业制造领域，计算机视觉技术在工业质检、生产线监控、物料搬运等环节发挥重要作用，是智能制造的关键技术之一。在自动驾驶领域，计算机视觉技术帮助车辆感知周围环境，识别道路、车辆、行人等关键信息，是实现自动驾驶的基础技术。

　　随着技术不断进步，计算机视觉应用正呈现泛在化趋势，从行业应用逐步渗透到消费者日常生活。智能手机中的人脸识别解锁、相册智能分类、短视频特效等已成为标准功能；智能家居中的智能摄像头、体感游戏等应用也越来越普及。这种C端应用场景的拓展为计算机视觉产业带来了更广阔的市场空间。

　　4、计算机视觉行业发展趋势与未来机遇

　　计算机视觉技术正朝着更精准、更高效、更通用的方向发展。从技术演进路径看，单一模态的图像数据已不能满足复杂场景需求，多模态融合技术将成为研究热点，为计算机视觉系统提供更丰富和全面的信息。同时，大规模预训练模型的应用正推动计算机视觉技术从专用型AI向通用AI转变，提高模型在多样化场景中的适应能力和泛化能力。三维视觉技术也日益受到重视，通过获取更丰富的空间信息，提升机器对现实世界的感知精度，为自动驾驶、机器人等应用提供更好支撑。

　　在商业应用方面，计算机视觉技术的商业化落地正加速推进。除了在安防领域继续深耕外，医疗、交通、教育等领域的应用正不断拓展。5G带来的低延迟、超高速、超大带宽将推动医疗、自动驾驶发展，同时会加大推动计算机视觉在这些行业中的应用，例如医疗影像识别、自动驾驶中的影像识别等。预计未来五年，计算机视觉在工业质检、医疗影像、自动驾驶等领域的渗透率将快速提升，成为行业增长的新引擎。

　　随着计算机视觉技术广泛应用，数据监管和隐私保护将成为重要议题。由于计算机视觉技术会运用到大量的影像数据，包括静态及动态视频等，目前国内对这些影像数据的监管和隐私保护仍需完善。随着技术不断推动，大量影像的数据保护也将成为关注焦点，在技术发展的同时如何平衡数据利用与隐私保护，以及解决影像版权等问题，都需要技术和法规共同进步。欧盟《人工智能法案》等国际监管框架的出台，也为计算机视觉技术的合规发展提供了重要参考。

　　计算机视觉技术将更加亲近普通消费者，越来越多地以各种形式进入人们日常生活。智能手机已普遍搭载人脸识别功能，支付宝的"刷脸"支付、购物中的图片识别、视频中的物品识别等已进入普通消费者生活。未来，智能家居中将用到更多计算机视觉技术，如同语音识别在智能家居中的应用一样。例如亚马逊的Echo Look可以利用面部识别技术进行家庭安防保护，区分接近家庭的熟人和陌生人。这种消费级应用的增长将推动计算机视觉技术从toB主导向toB与toC并重转变。

　　从产业生态角度看，跨界融合将成为计算机视觉未来发展的重要趋势。计算机视觉与自然语言处理、机器人、物联网等技术的结合将催生新的应用场景和商业模式。企业应积极拓展与不同技术领域的合作，探索新的增长点。同时，计算机视觉产业的竞争正从技术竞争转向生态系统竞争，构建开放、协同的产业生态将成为企业核心竞争力。

　　在底层技术方面，端侧AI的发展将使计算机视觉应用更加广泛。随着芯片计算能力提升和算法优化，越来越多的计算机视觉应用可以在手机、摄像头等端侧设备上运行，降低对网络连接的依赖，提高响应速度，保护数据隐私。这种分布式计算模式将推动计算机视觉在物联网边缘设备中的大规模应用。

　　5、计算机视觉相关上市公司全面梳理

　　计算机视觉产业链涵盖从基础技术到行业应用的众多企业，以下对相关上市公司进行系统梳理，帮助投资者全面把握投资机会。基于公开资料整理，计算机视觉相关上市公司可分为核心技术提供商、关键硬件供应商和行业解决方案提供商三大类别。

　　5.1 核心技术提供商

　　虹软科技（688088.SH）：全球领先的计算机视觉人工智能企业，专注于计算机视觉领域，为行业提供算法授权及系统解决方案。公司在全球范围内为智能手机、笔记本电脑等移动智能终端以及智能汽车、AIoT等智能设备提供一站式视觉人工智能解决方案。拥有丰富的针对智能手机等移动智能终端以及智能驾驶的视觉算法产品线，主要客户包括三星、小米、OPPO、vivo、荣耀等全球知名手机厂商以及国内主要汽车主机厂商。

　　格灵深瞳（688207.SH）：计算机视觉技术企业，专注于三维立体视觉、大规模跨境追踪等技术研发，聚焦安防、零售等场景。公司具有3D立体视觉、自动化交通场景感知与事件识别、机器人感知与控制等核心技术，在城市治理、金融等领域有广泛应用。

　　云从科技（688327.SH）：作为"AI四小龙"之一，具有全球顶尖的人脸识别技术和丰富的应用案例，创始人具备国际超一流计算机视觉与模式识别方面的研究能力。公司技术包括人脸识别、视频结构化、物体检测、光学字符识别等，主要应用于城市治理、金融、企业应用等领域。

　　商汤科技（0020.HK）：全球领先的人工智能平台公司，在计算机视觉领域具有深厚技术积累。技术能力涵盖物体检测、关键点定位、身份认证、属性识别、图像聚类等，广泛应用于城市治理、医疗、汽车、家居、企业应用等多个领域。公司积极打造AI基础设施，推动技术标准化和规模化应用。

　　5.2 关键硬件供应商

　　海康威视（002415.SZ）：全球安防行业龙头，在视频监控领域具有绝对优势。公司积极布局计算机视觉技术，在视频监控、图像处理、目标检测与识别、智能分析、视频编解码等方面有深厚积累。近年来持续推进AI Cloud战略，将计算机视觉技术与云计算相结合，为智慧城市、智能家居等领域提供全面解决方案。

　　大华股份（002236.SZ）：全球领先的以视频为核心的智慧物联解决方案提供商，在计算机视觉领域有深厚布局。技术能力涵盖视频监控、图像处理、目标检测与识别、视频编解码、视频存储等，主要应用于城市治理、企业应用等领域。

　　瑞芯微（603893.SH）：国内领先的AI芯片设计企业，产品涵盖智能手机、平板电脑、机顶盒等多个领域。公司积极布局AIoT芯片市场，推出系列具备计算机视觉处理能力的芯片产品，为智能家居、安防、车载等应用场景提供算力支持。

　　寒武纪-U（688256.SH）：全球知名的AI芯片企业，专注于人工智能芯片的研发与销售。公司产品覆盖云端推理和训练芯片，为计算机视觉等AI应用提供算力基础，在智能驾驶、云计算等领域有广泛应用前景。

　　5.3 行业解决方案提供商

　　佳都科技（600728.SH）：专注于智能轨道交通、智慧城市数据治理等领域，投资并合作云从科技，将计算机视觉技术应用于城市治理和公共交通等场景。公司在人脸识别、视频结构化等技术方面有积累，主要应用于安防、交通等领域。

　　宣亚国际（300612.SZ）：控股子公司云目未来科技是一家依托深度学习与计算机视觉技术，用AI"理解"视频内容的科技公司。公司主要将计算机视觉技术应用于视频内容分析、媒体传播等领域。

　　先导智能（300450.SZ）：专业从事自动化成套装备的研发、设计、生产与销售，将计算机视觉技术应用于工业自动化领域。公司在机器视觉、工业检测等方面有技术积累，主要服务于制造业企业。

　　豪恩汽电（301488.SZ）：专注于汽车智能电子领域，将计算机视觉技术应用于高级驾驶辅助系统（ADAS）。公司产品包括车载摄像头、行车记录仪等，为汽车智能化提供视觉感知解决方案。

　　此外，计算机视觉产业链还涉及众多硬件、软件和服务企业，如中科曙光在高性能计算领域为计算机视觉提供算力支持；东方网力在视频监控管理平台方面有深厚积累；汉王科技在文字识别、人脸识别等领域有长期技术积淀。这些企业共同构成了完整的计算机视觉产业生态。

　　从投资角度看，计算机视觉产业链的不同环节具有不同的投资价值。基础层芯片企业技术壁垒高，但需要面对国际竞争；技术层算法企业成长性强，但商业化落地能力至关重要；应用层解决方案提供商更贴近市场，业务稳定性较强。投资者应根据自身风险偏好和投资目标，选择适合的投资标的。

　　6、投资逻辑与风险提示

　　计算机视觉作为人工智能领域最成熟、应用最广泛的技术之一，具有明确的投资价值。其投资逻辑主要基于技术确定性、市场增长性和产业重要性三个维度。从技术角度看，计算机视觉是人工智能的核心分支，技术路线清晰，未来五年内将持续进步和迭代；从市场角度看，全球计算机视觉市场规模预计将以20.44%的复合年增长率增长，2030年将达到1345亿元，市场空间广阔；从产业角度看，计算机视觉是数字经济的重要基础设施，对国家科技进步和产业升级具有战略意义。

　　6.1 投资逻辑与价值分析

　　计算机视觉产业的投资价值主要体现在以下几个方面：首先，计算机视觉是人工智能产业化最成熟的领域，技术可行性和商业可行性均得到验证，投资风险相对较低。安防、金融等领域的成功应用表明计算机视觉技术能够创造实际商业价值，投资回报可预期性强。其次，计算机视觉具有强大的正外部性，能够提升社会经济运行效率。据预测，2035年人工智能将推动中国劳动生产率提高27%，经济总增加值提升7.1万亿美元，计算机视觉作为AI的核心组成部分，将发挥重要作用。第三，计算机视觉技术应用场景不断拓展，从 to B 为主向 to B 和 to C 并重发展，市场天花板高，为企业提供了持续成长空间。

　　在投资标的选择上，建议关注以下几类企业：一是在核心技术方面具有壁垒的企业，如拥有自研AI芯片或算法框架能力的厂商；二是具有丰富应用场景和数据资源的企业，能够快速实现技术商业化；三是在特定垂直领域有深厚积累的解决方案提供商，能够将计算机视觉技术与行业知识结合，形成差异化竞争优势。投资者应结合企业估值、技术实力、商业模式等多方面因素进行综合判断。

　　6.2 风险提示与挑战分析

　　计算机视觉领域的投资也面临多方面挑战和风险：技术迭代风险是计算机视觉领域的首要风险。人工智能技术发展迅速，算法和模型更新换代频率高，企业需要持续投入研发以保持技术领先性。一旦技术路线发生重大变化，可能对现有企业造成冲击。人才竞争风险也不容忽视，高端AI人才稀缺，人才成本高企，对企业盈利能力构成压力。计算机视觉领域的技术竞争本质上也是人才竞争，企业需要建立有效的人才吸引和保留机制。

　　数据安全与隐私保护风险是计算机视觉应用面临的另一大挑战。计算机视觉技术会运用到大量的影像数据，包括静态及动态视频等，随着数据监管趋严，企业需要加强数据合规管理，这可能增加运营成本。此外，商业化落地不及预期风险也值得关注。虽然计算机视觉技术前景广阔，但在某些场景下的商业化效果仍需验证，企业可能面临投入产出比不高的挑战。

　　从行业竞争角度看，计算机视觉领域竞争激烈，市场集中度逐步提高，后期进入者面临较高壁垒。互联网巨头凭借资金和数据优势大举进入，创业企业需要明确自身定位，避免与巨头正面竞争。同时，国际贸易环境变化也可能对产业链造成冲击。中国在AI芯片等基础领域对外依存度较高，供应链稳定性风险不容忽视。

　　投资者在布局计算机视觉产业时，应保持理性判断，关注政策导向、技术路线、市场需求变化等因素，结合企业基本面进行分析，合理配置资产，规避潜在风险。同时，需要认识到人工智能产业发展具有长周期特性，计算机视觉技术的全面普及和深度应用需要时间，投资者应具备长期投资视角，避免短期投机心态。

　　综上所述，计算机视觉作为人工智能的核心领域，具有明确的技术发展路径和广阔的市场前景，是数字经济时代的重要投资方向。投资者应把握产业链关键环节，聚焦技术领先、场景丰富、管理规范的优质企业，同时警惕各种风险因素，实现理性投资、价值投资。

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